Por el Dr. Joss Moorkens, Dublin City University (DCU), Departamento de Lenguas Aplicadas y Estudios Interculturales. Traducido por un grupo de alumnado del Máster en Traducción y Mediación Intercultural de la Universidad de Salamanca (Sandra Castelló Gil, Milagros Cores Fernández, Juan Manuel Cortés Galván, Lydia Filgueira Martínez, Sergio García Núñez y Pablo Palma Arcenegui).
Fuente: www.manypixels.co
Existe un consenso cada vez mayor sobre la importancia de la formación ética dentro de los programas universitarios. En términos más generales, hay un creciente interés por las competencias transversales, es decir, por esas habilidades interdisciplinares aplicables a diversos ámbitos o situaciones, y que pueden ser útiles para el alumnado egresado. Como parte de un reciente proceso de desarrollo de la Dublin City University, elaboramos un conjunto de objetivos de aprendizaje para estas habilidades, incluida la toma de decisiones éticas. En la Red de Másteres Europeos en Traducción estamos revisando nuestro Marco de Competencias para el próximo ciclo de solicitudes de programas, y la integración de la ética es una cuestión importante.
En el pasado, la ética se ha aplicado principalmente a la traducción mediante reglas y directrices para traductores autónomos o para empresas de traducción. Esto se conoce como el enfoque deontológico de la ética, y puede ayudar a fomentar “buenas” decisiones, así como a establecer un comportamiento fiable y profesional dentro de la industria. Sin embargo, estas directrices no pueden abarcar toda situación o eventualidad, por lo que existen otras herramientas y teorías que nos ayudan a tomar mejores decisiones éticas. El enfoque consecuencialista, por ejemplo, lleva a considerar el mejor resultado para la mayoría de las personas; la teoría de los grupos de interés es útil para evaluar diferentes grupos afectados por una decisión; la ética del cuidado nos ayuda a centrarnos en la gente más vulnerable; y la ética de la virtud proporciona una serie de ejemplos de valores que nos ayudan a desarrollarnos como seres humanos, ya sea por nuestra cuenta o dentro de una entidad.
A medida que han evolucionado las herramientas tecnológicas que usamos diariamente, ha aumentado la sensibilización sobre los problemas éticos en la tecnología. Winner (1983) estudió cómo las tecnologías generan sus propios mundos, y Kranzberg (1986) consideró que no son buenas ni malas, pero tampoco neutrales. Las publicaciones contemporáneas sobre la ética de la tecnología analizan los contextos sociales y políticos, así como sus interacciones con los intereses del poder para identificar problemas éticos (a menudo con respecto al aprendizaje automático o a las aplicaciones de la inteligencia artificial). Los sistemas de aprendizaje automático buscan patrones en los datos, haciendo predicciones basadas en su información. Funcionan por inferencia en lugar de por instrucciones directas, y su resultado puede ser opaco, sesgado e impredecible. Las investigaciones han revelado varios problemas y sesgos en las respuestas de estos sistemas, como los relativos al reconocimiento facial, creación de textos y traducción automática.
Los sistemas actuales de traducción automática generalmente se basan en grandes corpus de datos de traducción, lo que evidencia los problemas de propiedad, protección y alfabetización de datos. Ya en 1998, Venuti escribió sobre los derechos de autor de la traducción, y el informe Bird & Bird (Troussel y Debussche 2014) ofreció grandes reflexiones al respecto, pero la propiedad y el control de los datos de traducción probablemente nunca han sido tan importantes como en la era de la traducción automática neuronal. La Unión Europea ha establecido límites sobre el uso y reutilización de los datos personales, y ha puesto a disposición global los datos de traducción de la UE financiados con fondos públicos. Sin embargo, la producción y reutilización de datos financiados con fondos privados tiende a ser limitada. Proyectos como el futuro Espacio Europeo de Datos Lingüísticos ayudarán a democratizar los datos, pero, sin la potencia informática y los conocimientos tecnológicos, no todos pueden maximizar los beneficios de dichos datos lingüísticos. Hay muchas otras cuestiones éticas relacionadas con la traducción humana y automática; por ejemplo, el riesgo y la responsabilidad en casos de traducciones erróneas, o una violación en la seguridad de los datos, el coste informático y las huellas de carbono que generan, el sesgo y la tergiversación en la producción y la equidad de las condiciones laborales en un flujo de trabajo de traducción parcialmente automatizado.
El caso de la traducción se podría ver como un indicativo de lo que implica la aplicación de la inteligencia artificial en una industria. Varios estudios (por ejemplo, Pielmeier y O’Mara 2020) sugieren que más del 70 % de los profesionales de la traducción son autónomos, una tasa superior a la de muchos otros sectores, lo que dificulta una actuación colectiva eficaz, incluso dentro de organizaciones profesionales. Los análisis retrospectivos sugieren que la posedición de la traducción automática representa aproximadamente el 4 % de la facturación anual de las traducciones en los últimos años (véase Informe CSA 2019) en un sector en constante crecimiento, pero probablemente, podemos suponer que sea la base de un mayor porcentaje de trabajos de traducción. Se espera que la traducción automática, una de las principales aplicaciones de la IA, siga avanzando en los próximos años (Informe ELIS 2022). También se observa la presencia de la inteligencia artificial en varias áreas de traducción como el control de calidad, la contratación de profesionales independientes y la predicción de los precios. Por lo tanto, es importante que el alumnado egresado en traducción, como futuros agentes con responsabilidad, esté preparado para considerar los aspectos éticos y las repercusiones de sus decisiones basados tanto en la bibliografía sobre ética teórica y aplicada como en sus competencias técnicas y de traducción. La toma de decisiones éticas no solo es buena para la sostenibilidad de la industria (y nuestros programas), sino que también es una habilidad útil que se puede aplicar a otros campos y situaciones a medida que el alumnado egresado avance en sus carreras dentro de un entorno de trabajo cada vez más dinámico.
Algunos recursos útiles para la traducción y la ética incluyen
Kenny, Dorothy (Ed.) 2022 (en prensa) Machine translation for everyone: empowering users in the age of artificial intelligence. Berlín: Language Science Press.
Koskinen, Kaisa y Nike K. Pokorn (Eds.) 2021. The Routledge Handbook of Translation and Ethics. Abingdon: Routledge.
Parra Escartín, Carla y Helena Moniz (Eds.) 2022 (en prensa). Ethics and Legal Issues in Machine Translation. Berlín: Springer.
Pym, Anthony. 2012. On translator ethics: Principles for mediation between cultures. Ámsterdam: John Benjamins.
Referencias
CSA Research. 2019. The Largest Language Service Providers: 2019. Boston: CSA Research.
ELIS Research. 2022. European Language Industry Survey. Bruselas: ELIS Research.
Kranzberg, Melvin. 1986. “Technology and History: ‘Kranzberg’s Laws’”. Technology and Culture 27: 544–560.
Pielmeier, Hélène, y Paul O’Mara. 2020. The State of the Linguist Supply Chain. Boston: CSA Research. https://insights.csa-research.com/reportaction/305013106/Toc
Troussel, Jean-Christophe y Julien Debussche. 2014. Translation and Intellectual Property Rights (Report by Bird & Bird for the European Commission DG Translation). Luxemburgo: Oficina de Publicaciones de la Unión Europea.
Venuti, Lawrence. 1998. The Scandals of Translation. Abingdon: Routledge.
Winner, Langdon. 1983. “Technologies as Forms of Life”. En: Cohen R. S., y Wartofsky M. W. (Eds.) Epistemology, Methodology and the Social Sciences. Dordrecht: Reidel, pp. 249–263.
Detalles
Fecha de publicación: 24 de mayo de 2022
Idiomas: español, inglés, Italiano, lituano, neerlandés
Categoría EMT: Tecnologías de traducción